1. Nombre del proyecto y descripción

Kipi Safe es el primer sistema con Autonomía Progresiva diseñado para prevenir el reclutamiento criminal infantil sin invadir la privacidad.

Nuestro enfoque es dual:

• App del menor (Android, on-device): un “Escudo” que analiza notificaciones localmente con IA para detectar señales tempranas de grooming, ofertas engañosas, coacción y sobre todo prevenir el reclutamiento criminal sin Guardar chats.
• App parental (PWA): recibe alertas procesables únicamente cuando existe un riesgo significativo, habilitando conversaciones y acciones oportunas.

Kipi Safe opera bajo el principio de “Cero Retención de Datos”: la información sensible se procesa en el dispositivo y no se almacena contenido privado del menor.

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2. Problema que resuelve

Kipi Safe ataca directamente dos problemáticas del hackathon:

• Contacto y ofertas engañosas por parte de redes criminales hacia menores.
• Falta de herramientas de detección temprana para madres, padres y tutores.

En México, según REDIM, 250,000 menores están en riesgo de ser reclutados. Las soluciones parentales tradicionales suelen fracasar por dos razones: invaden la privacidad y, por lo mismo, los jóvenes las evaden o desinstalan.

Kipi Safe cambia el paradigma: en lugar de vigilar, preserva la confianza. Solo se notifica a la persona adulta responsable cuando el sistema detecta un riesgo real y entregamos señales accionables, no vigilancia constante.

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3. Tecnologías y herramientas utilizadas

• Backend (este repositorio):
  • Node.js + TypeScript
  • Hono (API)
  • Supabase (@supabase/supabase-js) para autenticación y acceso a datos
  • PostgreSQL (desplegado ágilmente en Railway)
• Frontend (App Parental) (este repositorio):
  • PWA con Vite + React
  • React Router
  • Tailwind CSS
  • Radix UI
  • Recharts (visualizaciones)
• App Nativa (Menor):
  • Android Studio, Kotlin, Jetpack Compose
• Inteligencia Artificial:
  • Modelos ligeros (SLM) locales para el “Escudo” on-device
  • Gemini 2.5 Flash-Lite (nube) para clasificación profunda de amenazas

3.1 Link del repositorio de la app movil

[Pega aquí el link del repositorio de la app móvil]

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4. Instrucciones para ejecutar el prototipo

Clonar el repositorio

git clone <URL_DEL_REPOSITORIO>
cd HCKMX26-1776486277

Requisitos

• Node.js (>= 20.12.0)
• pnpm (el monorepo usa pnpm@9.15.9)

Configurar variables de entorno (.env)

Crea un archivo .env en la raíz del repositorio (no lo publiques). Vite (PWA) también lee VITE_* desde esa raíz. Para el flujo móvil + PWA vinculación, revisa docs/vinculacion.md. Variables esperadas:

# === PWA (Vite) ===
VITE_SUPABASE_URL=...
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=...

# === API (Hono) ===
SUPABASE_URL=...
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=...
GEMINI_API_KEY=...
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash-lite

Instalación (monorepo)

pnpm install

Backend (API)

pnpm --filter @kipi/api dev

La API debería quedar disponible (por defecto) en:

• http://localhost:8788/health

Frontend (PWA)

En otra terminal:

pnpm --filter @kipi/pwa dev

La PWA debería quedar disponible (por defecto) en:

• http://localhost:5173/

Ejecución integrada (API + PWA a la vez)

Si quieres levantarlo todo con un solo comando:

pnpm dev

App Android (Menor)

• Opción A (emulador/USB): abrir el proyecto en Android Studio, sincronizar Gradle y ejecutar en emulador/dispositivo.
• Opción B (APK): descargar e instalar la APK del prototipo (si ya fue generada para la demo del hackathon).

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5. Demo del prototipo

🎥 [Insertar Enlace Público al Video Demo Aquí]

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6. Documentación explícita de todas las herramientas de IA utilizadas

• Cursor AI
  • Para qué: asistencia en desarrollo, aceleración de iteraciones, generación de documentación técnica y apoyo en “Vibe Coding” para prototipado rápido.
  • En qué medida: soporte incremental en UI, refactors, tipado y wiring de endpoints; el equipo humano validó la coherencia, seguridad y trazabilidad del sistema.
• Gemini / ChatGPT
  • Para qué: generación de datos sintéticos hiperrealistas para entrenar el modelo de clasificación, creando datasets que simulan tácticas de evasión y jerga criminal mexicana (sin exponer datos reales de menores).
  • En qué medida: se usaron como herramientas de apoyo para crear variaciones lingüísticas, escenarios y ejemplos; el equipo definió criterios, etiquetas, umbrales de riesgo y validación.

Declaración obligatoria: “La lógica de negocio, la arquitectura de seguridad (Firewall Ciego) y las decisiones éticas fueron dirigidas 100% por nuestro equipo”.

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7. Integrantes del equipo

Equipo	Rol principal
José Ricardo	Desarrollo App Móvil Android/Kotlin y despliegue
Christopher	Lógica de IA y Backend
Jonathan	Frontend Web PWA en React
Daniel	Despliegue y Desarrollo Full Stack
Héctor David	Base de Datos y Lógica PostgreSQL